一种改进两阶段目标检测的方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110516218.2
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06K9/32;G06N3/04
申请日期：
2021-05-12
申请人：
山东浪潮科学研究院有限公司

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著录项信息

专利名称	一种改进两阶段目标检测的方法
申请号	CN202110516218.2	申请日期	2021-05-12
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-10-19	公开/公告号	CN113516040A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;3;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	山东浪潮科学研究院有限公司	申请人地址	山东省济南市高新浪潮路1036号S02号楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	山东浪潮科学研究院有限公司	当前权利人	山东浪潮科学研究院有限公司
发明人	段强;李雪;李锐;王建华
代理机构	济南信达专利事务所有限公司	代理人	郗艳荣

摘要

本发明特别涉及一种改进两阶段目标检测的方法。该改进两阶段目标检测的方法，先使用大规模的数据集对卷积神经网络进行预训练，提升特征识别能力；然后用预训练模型替换Faster RCNN的骨干网络VGG16，使用目标检测数据集对FasterRCNN网络中的分类层和RPN网络进行微调，以增强负责特征提取的卷积网络能力，进而提升分类层和RPN网络的性能。该改进两阶段目标检测的方法，运用开源常用的开发语言和库，与模型进行进一步优化，提高了负责特征提取的卷积网络能力，从而显著提升了两阶段目标检测的精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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